2018-03-28 11:19:34 742浏览
matplotlib库是Python数据挖掘中的库之一,主要用于2D绘图,简单的3D绘图,数据可视化的库,下面我们一起来介绍一下关于扣丁学堂大数据培训之matplotlib入门详解吧。
简单使用
(一)画根直线
y=x+10的直线
代码:
defprint_line_draw():
"""
画直线图
:return:
"""
#创建一个0-10之间以1为间隔的numpy数组
x=np.arange(0,10,1)
y=x+10
#绘制图形
plt.plot(x,y,color='blue',line,marker='*',linewidth=1,label='y=x+10')
#保存图片,dpi表示
plt.savefig('first.png',dpi=50)
#显示图例
plt.legend()
#显示图形
plt.show()
(二)画个饼图
defprint_pie_draw():
"""
画饼状图
:return:
"""
#指定每个切片大小(比例)
slice=[2,3,4,9]
#指定标签
activities=['sleeping','eating','working','playing']
#颜色
cols=['c','m','r','b']
plt.pie(slice,
labels=activities,
colors=cols,
startangle=90,#开始角度,默认是0度,从x轴开始,90度从y轴开始
shadow=True,
explode=(0,0.1,0,0),#拉出第二个切片,如果全为0,就不拉出,这里的数字相对于圆心的距离
autopct='%1.1f%%')#显示百分比
plt.title('Activitiesanalysis')
#explode这个词里面的参数第一个0代表第一个切片,距离原点为0距离
plt.show()
(三)画个散点图
defprint_scatter_draw(): """ 画散点图 :return: """ x=np.random.rand(1000) y=np.random.rand(len(x)) #绘图 plt.scatter(x,y,color='r',alpha=0.3,label='scatterdraw',marker='p') #plt.axis([0,2,0,2])#设置坐标的范围 plt.show()
(四)画个直方图
defprint_hist_draw():
"""
绘制直方图
:return:
"""
x=np.random.randint(1,1000,200)
axit=plt.gca()#得到当前的绘图对象
#bins直方图的个数,histtype直方图的样式normed直方图归一化,显示概率密度(默认false)
axit.hist(x,bins=35,facecolor='r',normed=True,histtype='bar',alpha=0.5)
axit.set_xlabel('values')#设置x的标签
axit.set_ylabel('Frequery')#设置y的标签
axit.set_title('HIST')
plt.show()
(五)简单的三角函数
defprint_sinandcos_line():
x=np.linspace(0,10,1000)
y=np.sin(x)+1
z=np.cos(x**2)+1
#设置图像大小
plt.figure(figsize=(8,4))
#作图,设置标签,线条颜色,线条大小
plt.plot(x,y,label='$\sinx+1$',color='red',linewidth=2)
#作图,设置标签,线条类型
plt.plot(x,z,'b--',label='$\cosx^2+1$')
#设置x轴名称
plt.xlabel('Time(s)')
#设置y轴名称
plt.ylabel('Volt')
#设置标题
plt.title('AsimpleExample')
#显示的y轴范围
plt.ylim(0,2.2)
#显示图例
#显示作图结果
plt.show()
以上就是对今天matplotlib函数简单使用的详细介绍,最后想要了解更多关于大数据发展前景趋势,请关注扣丁学堂大数据培训官网、微信等平台,扣丁学堂IT职业在线学习教育平台为您提供权威的大数据视频教程系统,通过千锋旗下金牌讲师在线录制的大数据视频教程系统,让你快速掌握大数据从入门到精通大数据开发实战技能。扣丁学堂大数据学习群:209080834。
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